
Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布
Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布近年来,大语言模型(LLM)在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展,并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入,人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态,例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。
近年来,大语言模型(LLM)在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展,并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入,人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态,例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。
凭借类人化的结构设计与运动模式,人形机器人被公认为最具潜力融入人类环境的通用型机器人。其核心任务涵盖操作 (manipulation)、移动 (locomotion) 与导航 (navigation) 三大领域,而这些任务的高效完成,均以机器人对自身所处环境的全面精准理解为前提。
当前环境感知通信正逐步成为第六代移动通信系统(6G)的核心使能技术之一。为支撑其在复杂三维环境下的部署需求,西安电子科技大学、香港中文大学(深圳)和加拿大滑铁卢大学的研究团队联合提出了一个面向6G的高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D,并构建了基于扩散模型的三维无线电图生成框架RadioDiff-3D。
本文第一作者唐飞,浙江大学硕士生,研究方向是 GUI Agent、多模态推理等。
在语言模型领域,长思维链监督微调(Long-CoT SFT)与强化学习(RL)的组合堪称黄金搭档 —— 先让模型学习思考模式,再用奖励机制优化输出,性能通常能实现叠加提升。
近期,随着OpenAI-o1/o3和Deepseek-R1的成功,基于强化学习的微调方法(R1-Style)在AI领域引起广泛关注。这些方法在数学推理和代码智能方面展现出色表现,但在通用多模态数据上的应用研究仍有待深入。
又一个SOTA基础模型开源,而且依然是国产。 刚刚,阶跃星辰兑现了WAIC上的承诺,将最新多模态推理模型Step-3正式开源! 在MMMU等多个多模态榜单上,它一现身就取得了开源多模态推理模型新SOTA的成绩。
听说了吗,GPT-5这两天那叫一个疯狂造势,奥特曼怕不是真有些急了(doge)。
当马斯克的 Grok-4 还在用 “幽默模式” 讲冷笑话时,中国的科学家已经在用书生 Intern-S1 默默破解癌症药物靶点的密码 —— 谁说搞科研不能又酷又免费?
在WAIC 2025大会上,上海AI实验室首席科学周伯文和Hinton教授的尖峰对话轰动全场。而在科学探索上,实验室更是独辟蹊径开创「通专融合」大模型创新路线,全新一代科学大模型拿下多模态能力全球第一。